[1]荣秋生 颜君彪.网格下最大频繁项集挖掘算法的实现[J].计算机技术与发展,2007,(01):98-100.
　RONG Qiu-sheng,YAN Jun-biao.Implementation of Maximal Frequent Itemset Data Mining Based on Grid[J].,2007,(01):98-100.
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网格下最大频繁项集挖掘算法的实现()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2007年01期
页码:
98-100
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Implementation of Maximal Frequent Itemset Data Mining Based on Grid
文章编号:
1673-629X（2007）01-0098-03
作者:
荣秋生 颜君彪
湖南文理学院计算机科学与技术系
Author(s):
RONG Qiu-sheng;  YAN Jun-biao
Department of Computer Science and Technology, Hunan University of Arts and Sciences
关键词:
网格; 最大; 频繁项集; 等价类; 数据挖掘
Keywords:
grid;  maximal;  frequent itemset;  equivalence class;  data mining
分类号:
TP31
文献标志码:
A
摘要:
随着网格和数据挖掘技术的发展，提出了网格平台下最大频繁项集数据挖掘算法，采用数据库的垂直表示和基于前缀关系的等价划分，以等价类长度的指数函数作为等价类的权值，减少剪枝对负载的影响，合理划分等价类，在动态负载平衡情况下使处理机异步计算，大大提高算法的执行效率。实验证明设计的算法有较好的可扩展性，其性能明显优于其他相关算法
Abstract:
As the development of grid and data mining,advance an algorithm of maximal frequent itemset data mining based on grid. With a vertical database layout scheme and a prefix- based equivalence classes, the algorithm is done by a complete inclusive relation between the equivalence classes of gene itemsets, these techniques eliminate the need of synchronization. The experimental results demonstrate the superb efficiency of the approach in comparison with other relative methods

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备注/Memo

备注/Memo:
湖南省教育厅重点项目（04A037）;湖南文理学院教研资助项目荣秋生（1973-），男，湖南常德人，讲师，硕士，主要研究方向．数据挖掘、网格资源管理；颜君彪，副教授，硕士，主要研究方向：中间件、网格安全
更新日期/Last Update: 1900-01-01